TensorFlow 1.1+에서 Keras와 tf.contrib.keras의 차이점은 무엇입니까?

Question

TensorFlow 1.1은 tf.contrib.keras에서 Keras API를 지원합니다. TF 백엔드에서 Keras를 사용하려면이 중 하나를 사용해야합니까?

tf.contrib.keras 버전이 일반 Keras 배포판과 다른 방식입니까? (내부 데이터 구조의 TF 특정 최적화가 떠오른다.) Keras와 TensorFlow Core를 함께 사용하면 이점이 있습니까?

또는 tf.contrib.keras은 Keras와 동일한 코드베이스의 사본이지만 다른 네임 스페이스 아래에 있습니까? 동기화 얼마나

Answer 1

이 명 GitHub의 저장소가있을 경우는, tf.keras이 저장소에 요청을 당겨? 하나의 리포지토리에서 다른 리포지토리에 변경 사항을 적용하는 사람이 있습니까?

코드베이스는 다를 것이다, 그래서 풀 요청을 복제 할 필요가 없습니다. API 변경의 경우 PR을 API 사양으로 보내고 API 사양의 변경 사항은 모든 코드베이스에 복제됩니다. 정말하지만 질문에 대답하지 않습니다

https://github.com/fchollet/keras/issues/5299#issuecomment-278166426